从摩根大通近期发布的报告来看，华尔街现在似乎已经被机器人占领了。报告显示，基于算法和机器交易的量化投资正在称霸股票市场，使得传统的人工选股方式逐渐被抛弃。摩根大通定量及衍生品研究主管科兰诺维奇(Marko Kolanovic)表示，目前多数投资者已经不再根据股票的基本面因素来做出交易决策。
科兰诺维奇预计，人工选股只占到股市成交量的10%左右，而机器量化投资占成交量的60%，比十年前翻了一番。事实上，近期科技股的意外下滑可能也与量化交易策略的改变有关。以苹果为首的科技股在上周五和本周一大跌，使得纳指蒙受自去年9月以来最大的两日跌幅。
另外，市场研究公司Tabb Group数据也显示，机器量化交易的成交量有所上升。Tabb Group指出，机器量化交易属于高频交易下面的一个分支，占5月份平均每日交易量(67.3亿股)的52%。而在2009年高频交易高峰期阶段，高频交易占平均每日交易量(98亿股)的61%。
不可否认的是，过去十年，高频交易早已进入市场与投资者共舞，并逐渐成长为全球交易所交易基金(ETF)及金融衍生品领域的主要力量。比如，Virtu Financial公司的交易遍布全球200多个市场。从上海到芝加哥，该公司在证券及证券衍生品领域均有涉猎，在全球金融市场的股票和期货合约交易量均非常庞大。值得注意的是，在2009-2014年五年内的近1300个交易日里，Virtu Financial仅有一天出现亏损。
Virtu Financial是如何达到这个战绩的？该公司称，如此骄人的战绩是基于风险控制策略和技术。美国财经博客Zerohedge发表题为《投资的圣杯》的揭秘文章称，Virtu Financial应该是利用速度以及交换系统方面的优势，比市场超前交易，每笔挣一点点，几十亿次下来，年度净利润就有几亿美元，这基本是没有风险的。
不过，高频交易并非万能，一旦交易策略失效或者交易员跟进错误，将对市场造成严重影响。这就要从2010年美国股市的闪崩说起，美国东部时间2010年5月6日(星期四)下午2点47分，一名交易员在卖出股票时敲错单位，将百万(m)误打成十亿(b)，从而导致道琼斯指数突然出现近千点的暴跌。
由此看来，虽然机器交易不断渗入金融市场，但机器交易也存在一些弊端。首先，跟交易员不一样，机器交易系统没有明确的交易理念，也没有清晰的投资偏向。机器交易系统参照一些交易指标，通过不断试错的办法，试图找到市场中的趋势，这根本就没有什么投资理念可言。再者，由于机器交易系统在寻找市场趋势的过程中会产生巨大的成本，相当多的交易系统在盈利之前就倒在了寻找真理的路上。
其次，虽然在理论层面上看，机器交易系统具有明确的规则，但在实战中往往难以实现。投资者在使用交易系统进行实战时，往往会遇到这样的现象：在模拟阶段各种参数、指标非常令人满意，但一进入实战就开始赔钱。其实，问题就出在理论现实差(Slippage)上面。机器交易系统需要在特定时间内评估指标，然后依据信号发出交易指令，在成交价与发出信号瞬间的市场价之间存在不可避免的误差，这个误差就是理论现实差。古语有云“失之毫厘，谬以千里”，正是由于误差的存在，机器交易系统有可能给投资者带来巨大的损失。
总而言之，交易智能化已经是金融市场的大势所趋，机器交易系统也逐渐扎根于华尔街。机器交易可以保证更快的下单、平仓速度，能够更敏感地响应价格变动和趋势变动，也能帮助投资者克服人性中的弱点，该买则买，该卖则卖，避免情绪化操作。不过，如上文所述，机器交易系统也存在不少弊端，投资者在使用的过程中需要多加注意，从而避免产生不必要的亏损。